【中文配音】计算机视觉-深度学习, 李飞飞斯坦福CS231n | 2026最新版18讲 中英双语 深度学习必修【计算机-大四/研一】
合集 · 人工智能-大模型 (53)
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Parts
- P1 · [中文] 01-引言
- P2 · [中文] 02-线性分类器与图像分类
- P3 · [中文] 03-正则化与优化
- P4 · [中文] 04-神经网络与反向传播
- P5 · [必看] 1分钟:双语怎么切-充电解锁课程站
- P6 · [中文] 05-卷积神经网络图像分类
- P7 · [中文] 06-CNN架构
- P8 · [中文] 07-循环神经网络
- P9 · [中文] 08-注意力机制与Transformer
- P10 · [中文] 09-目标检测、图像分割与可视化
- P11 · [中文] 10-视频理解
- P12 · [中文] 11-大规模分布式训练
- P13 · [中文] 12-自监督学习
- P14 · [中文] 13-生成模型(一)
- P15 · [中文] 14-生成模型(二)
- P16 · [中文] 15-三维视觉
- P17 · [中文] 16-视觉与语言
- P18 · [中文] 17-机器人学习
- P19 · [中文] 18-以人为本的人工智能
- P20 · [英文] 01-引言
- P21 · [英文] 02-线性分类器与图像分类
- P22 · [英文] 03-正则化与优化
- P23 · [英文] 04-神经网络与反向传播
- P24 · [英文] 05-卷积神经网络图像分类
- P25 · [英文] 06-CNN架构
- P26 · [英文] 07-循环神经网络
- P27 · [英文] 08-注意力机制与Transformer
- P28 · [英文] 09-目标检测、图像分割与可视化
- P29 · [英文] 10-视频理解
- P30 · [英文] 11-大规模分布式训练
- P31 · [英文] 12-自监督学习
- P32 · [英文] 13-生成模型(一)
- P33 · [英文] 14-生成模型(二)
- P34 · [英文] 15-三维视觉
- P35 · [英文] 16-视觉与语言
- P36 · [英文] 17-机器人学习
- P37 · [英文] 18-以人为本的人工智能
Description
从一张图片如何被机器"看懂"讲起,斯坦福 CS231n 2025 春季最新版完整覆盖深度学习与计算机视觉的核心版图:前半程夯实线性分类器、反向传播、卷积神经网络与训练调优的基本功;后半程直击 Transformer、自监督学习、生成模型、3D 视觉、视觉与语言、机器人学习等前沿方向,最后以人为本的 AI 收束全局。这门课由李飞飞创办,被公认为全球计算机视觉第一课,2025 版内容大幅更新,紧跟大模型时代。 【观看指南】P1-P18 为中文配音版,P19-P36 为英文原声版,可按需切换食用。 【课程结构】18 讲完整版:01 引言 → 05 卷积网络 → 08 Transformer → 13/14 生成模型 → 15 三维视觉 → 17 机器人学习 → 18 以人为本的AI 【适合人群】有 Python 与线性代数基础、想系统入门深度学习与 CV 的同学;准备算法岗面试、需要构建完整知识体系的工程师;对多模态与具身智能感兴趣的研究者。 持续更新海外名校硬核课程,欢迎点赞收藏关注三连,你的支持是更新的最大动力!